特開 2022-82746 文章処理装置および文章処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022082746

(43)【公開日】2022-06-02

(54)【発明の名称】文章処理装置および文章処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/35 20190101AFI20220526BHJP

【ＦＩ】

G06F16/35

【審査請求】有

【請求項の数】2

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022063803

(22)【出願日】2022-04-07

(62)【分割の表示】P 2018049146の分割

【原出願日】2018-03-16

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(71)【出願人】

【識別番号】000221616

【氏名又は名称】東日本旅客鉄道株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001689

【氏名又は名称】青稜特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】坂入 整

(72)【発明者】

【氏名】菅澤 学

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 尚宏

(72)【発明者】

【氏名】山根 一樹

(72)【発明者】

【氏名】親松 昌幸

(72)【発明者】

【氏名】若山 敬之

(72)【発明者】

【氏名】大野 尚平

(57)【要約】

【課題】膨大な対象文章に対して、ニュースや流行に対処したキーワードによる分類を行うことができ、文章構造に即した文章の要約を行い、要約した文章より特定の視点から適切に情報を取得する、文章処理装置及び文章処理方法を提供する。
【解決手段】文章処理装置は、文章とともに、分類のための分類タグ名とキーワードからなる指定分類タグを入力し、指定分類タグをその文章の分類タグとしたときの妥当性を示す指標である当てはまり度を算出し、入力された指定分類タグとの文章の当てはまり度が規定の閾値以上のときに、文章に指定分類タグを付与するＰｈａｓｅＩ。文章の要約では、文章の構造・意味を解析して、その情報にＰｈａｓｅＩでの分類の情報を加えて要約文を作成するＰｈａｓｅＩＩ。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

文章の要約を行って、その文章の要約文を出力する文章処理装置であって、
分類タグを付与された文章と要約文の対である要約実績データを保持し、
入力された文章の単文に対して構造解析を行い、構造解析に関係する意味を抽出し、
前記要約実績データの分類タグごとに、前記構造解析に関係する意味のある単文を抽出し、入力された文章の前記単文と、要約実績データの文章との類似度が規定の閾値以上のときに、前記要約実績データの前記要約文を前記入力された文章の要約文とすることを特徴とする文章処理装置。

【請求項2】

文章の要約を行って、その文章の要約文を出力する文章処理方法であって、
分類タグを付与された文章と要約文の対である要約実績データを保持し、
入力された文章の単文に対して構造解析を行い、構造解析に関係する意味を抽出し、
前記要約実績データの分類タグごとに、前記構造解析に関係する意味のある単文を抽出し、入力された文章の前記単文と、要約実績データの文章との類似度が規定の閾値以上のときに、前記要約実績データの前記要約文を前記入力された文章の要約文とすることを特徴とする文章処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、文章処理装置および文章処理方法に係り、特に、膨大な文章を、目的に沿って、即座に分類し、要約を効率的に取得するのに好適な文章処理に関する。

【背景技術】

【0002】

インターネットの爆発的な普及に伴って、各企業は、Ｗｅｂシステムをどのように利用して顧客と対応するか、が最重要な課題となりつつある。そのような状況下において、企業は、Ｗｅｂシステムを利用した情報発信のみならず、コールセンタやＳＮＳ（Social Networking Service）と連動して、顧客の要望や商品・サービスに対する書き込みなどから情報収集して、改善点を洗い出したり、そのような要望に即座に対応することが企業活動における大切なポイントとなっている。

【0003】

インターネットから収集した文書を企業が有効活用するためには、情報処理装置により、トピックごとに、文書を分類し、要約する技術が求められる。例えば、特許文献１には、抽出された人物属性およびトピックに基づいた質問カテゴリを候補として選択し、それに対するユーザ発話をその質問カテゴリに属する質問の回答して分類する方法が開示されている。また、特許文献２には、入力されたテキストから複数の要約文を出力し、複数の評価尺度からその要約文を評価して、最も適切な要約文を抽出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１６－２０６８９４号公報

【特許文献2】特開２０１６－１６１９６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

例えば、鉄道事業者のような多角的な経営をおこなっている大企業では、そのようなインターネットから収集された文書は、年に何十万件というレベルになる。そのような文書情報を、適切にかつタイムリーに処理して企業活動に活かすのがよい。

【0006】

また、特に、インターネットでトレンド入りするようなキーワードに関する文章を抜き出して、タイムリーに処理し、見解や対応情報が必要になることがある。例えば、鉄道事業者では、特定の路線の事故に関するキーワードに関する文章から情報を取得して、適切な対応をとることが必要になる。

【0007】

特許文献１に記載の技術では、そのような特定のキーワードを指定して分類するような技術については考慮されておらず、ニュースや流行に対処した文章の分類をおこなうことはできない。また、特許文献２には、ユーザの要望など特定の視点に関して、要約を作成する技術について開示されていない。例えば、ユーザより要望に関する視点に基づいた要約文を抽出することによって、ユーザの要望により、改善点を洗い出し、それに対処することにより、顧客満足度を向上することについては、考慮されていない。

【0008】

本発明の目的は、膨大な対象文章に対して、ニュースや流行に対処したキーワードによる分類を行うことができ、文章構造に即した文章の要約を行い、要約した文章より特定の視点から適切に情報を取得できる文章処理装置および文章処理方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の文章処理装置は、好ましくは、文章の要約を行って、その文章の要約文を出力する文章処理装置であって、分類タグを付与された文章と要約文の対である要約実績データを保持し、入力された文章の単文に対して構造解析を行い、構造解析に関係する意味を抽出し、要約実績データの分類タグごとに、構造解析に関係する意味のある単文を抽出し、入力された文章の単文と、要約実績データの文章との類似度が規定の閾値以上のときに、要約実績データの要約文を入力された文章の要約文とするようにしたものである。
本発明はまた、上記文章処理装置における文章処理方法として構成される。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、膨大な対象文章に対して、ニュースや流行に対処したキーワードによる分類を行うことができ、文章構造に即した文章の要約を行い、要約した文章より特定の視点から適切に情報を取得できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】文章処理装置の機能構成を示す図である。

【図2】文章処理装置のハードウェア・ソフトウェア構成を示す図である。

【図3】本発明の文章処理の特徴の概要を示す図である。

【図4】分類実績データの一例を示す図である。

【図5】要約実績データの一例を示す図である。

【図6】分類・要約済データの一例を示す図である。

【図7】文章解析結果データの一例を示す図である。

【図8】レポート作成開始画面の一例を示す図である。

【図9】文章分類・要約結果画面の一例を示す図である。

【図10】文章分類・要約詳細一覧画面の一例を示す図である。

【図11】分類変更画面の一例を示す図である。

【図12】要約変更画面の一例を示す図である。

【図13】レポート表示画面の一例を示す図である。

【図14】文章情報蓄積処理を示すフローチャートである。

【図15】文章解析処理を示すフローチャートである。

【図16】文章分類処理を示すフローチャートである。

【図17】文章要約処理を示すフローチャートである。

【図18】分類学習処理を示すフローチャートである。

【図19】要約学習処理を示すフローチャートである。

【図20】レポート作成処理を示すフローチャートである。

【図21】半自動分類処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明に係る一実施形態を、図１ないし図２１を用いて説明する。
先ず、図１および図２を用いて一施形態に係る文章処理装置の構成について説明する。

【0013】

本実施形態に係る文章処理装置１０は、図１にその機能構成が示されるように、文章解析部１１０、文章分類部１２０、分類変更部１３０、文章要約部１４０、要約変更部１５０、レポート作成部１６０から構成される。

【0014】

文章解析部１１０は、外部から受信した文章の構造解析をして、文章解析結果データ(詳細は後述)を出力する部分である。文章分類部１２０は、文章の出現単語に基づいて、文章を分類（カテゴリ分け）して、分類タグを付与する部分である。分類変更部１３０は、文章分類部１２０で分類した分類を変更して、分類タグを付け直す部分である。文章要約部１４０は、文章を要約して、その要約文を作成する部分である。要約変更部１５０は、文章要約部１４０により作成された要約文を変更する部分である。レポート作成部１６０は、文章を分類した情報と要約した情報に基づいて、ユーザに結果を出力する部分である。

【0015】

文章解析部１１０は、単語解析部１１１、構造解析部１１２、文章解析結果処理部１１３からなる。単語解析部１１１は、文章を単語レベルで解析し、文章を単語に分割する部分である。構造解析部１１２は、文章を構造レベルで解析し、その意味を抽出する部分である。文章解析結果処理部１１３は、単語解析部１１１、構造解析部１１２の結果を処理する部分である。

【0016】

文章分類部１２０は、分類処理部１２１、半自動分類部１２２、分類学習部１２３からなる。分類処理部１２１は、文章の分類に関する計算や判断をおこなう部分である。半自動分類部１２２は、分類のためのキーワードを入力して、分類させる半自動分類をおこなう部分である。分類学習部１２３は、文章と分類タグを関連付けた情報を、学習データとして保存する部分である。

【0017】

文章要約部１４０は、要約処理部１４１、要約学習部１４２からなる。要約処理部１４１は、文章から要約を作成する部分である。要約学習部１４２は、文章と要約文を関連付けた情報を保存する部分である。

【0018】

文章処理装置のハードウェア構成としては、例えば、図２に示されるパーソナルコンピュータのような一般的な情報処理装置で実現される。

【0019】

文章処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０２、主記憶装置２０４、ネットワークＩ／Ｆ２０６、表示Ｉ／Ｆ２０８、入出力Ｉ／Ｆ２１０、補助記憶Ｉ／Ｆ２１２が、バスにより結合された形態になっている。また、文章処理装置１０は、ネットワーク６０を介して、文章サーバ４００と接続されている。文章サーバ４００は、文章を格納しており、文章処理装置１０に文章を配布するサーバである。

【0020】

ＣＰＵ２０２は、文章処理装置１０の各部を制御し、主記憶装置２０４に必要なプログラムをロードして実行する。主記憶装置２０４は、通常、ＲＡＭなどの揮発メモリで構成され、ＣＰＵ２０２が実行するプログラム、参照するデータが記憶される。ネットワークＩ／Ｆ２０６は、ネットワーク６０と接続するためのインタフェースである。表示Ｉ／Ｆ２０８は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置２２０を接続するためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ２１０は、入出力装置を接続するためのインタフェースである。図２の例では、入出力装置としてキーボード２３０とポインティングデバイスのマウス２３２が接続されている。

【0021】

補助記憶Ｉ／Ｆ２１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２５０やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を接続するためのインタフェースである。

【0022】

ＨＤＤ２５０は、大容量の記憶容量を有しており、本実施形態を実行するためのプログラムが格納されている。文章処理装置１０には、文章解析プログラム３１０、文章分類プログラム３２０、分類変更プログラム３３０、文章要約プログラム３４０、要約変更プログラム３５０、レポート作成プログラム３６０がインストールされている。

【0023】

文章解析プログラム３１０、文章分類プログラム３２０、分類変更プログラム３３０、文章要約プログラム３４０、要約変更プログラム３５０、レポート作成プログラム３６０は、それぞれ、文章解析部１１０、文章分類部１２０、分類変更部１３０、文章要約部１４０、要約変更部１５０、レポート作成部１６０の各機能を実現するためのプログラムである。

【0024】

また、ＨＤＤ２５０は、分類実績データ５１０、要約実績データ５２０、分類・要約済データ５３０、文章解析結果データ５４０を格納する。なお、各データの意義と構造については、後に詳説する。

【0025】

次に、図３を用いて、本発明の文章処理の特徴の概要を説明する。
従来では、文章の分類をおこなう場合には、文章から過去の分類実績データを元に、分類に当てはまる尤度/確信度を算出して、分類をおこなっていた。

【0026】

本発明では、文章とともに、ユーザにより指定分類を入力させて、半自動分類を実施する（図３のｐｈａｓｅＩ）。ここで、指定分類とは、ユーザが新たに入力する分類のための分類タグ名とキーワードをいう。また、そのように分類のためのキーワードを入力して、情報処理装置に分類させることを半自動分類という。これにより、ユーザが抽出したい分類結果を半自動的に抽出可能になる。

【0027】

また、従来では、文章からパラメータを元に要約結果を生成していた。また、その評価結果を元にパラメータ更新していた。ここで、パラメータとは、例えば、特許文献２に記載されているように、文あるいは文の集合の特徴を重みとして表現した量である。

【0028】

本発明では、文章の要約をするときには、文章の構造・意味を解析して、その情報に、図３のｐｈａｓｅＩでの分類の情報を加えて、要約文を作成する（図３のｐｈａｓｅＩＩ）。これにより、分類にあった要約文が作成可能になる。

【0029】

次に、図４ないし図７を用いて本実施形態の文章処理装置で用いられるデータ構造について説明する。
分類実績データ５１０は、文章を分類するための規範とするデータであり、図４に示されるように、分類タグ５１１、文章５１２の欄からなるデータ形式を有する。これは、文章５１２に格納されているテキストのパターンに対して、分類タグ５１１で示されるタグの分類をおこなうことを示している。この分類実績データ５１０は、分類学習処理（後述）によって学習されることにより生成される。

【0030】

要約実績データ５２０は、文章の要約文を作成するための規範とするデータであり、図５に示されるように、分類タグ５２１、文章５２２、文章構造５２３、要約文５２４の欄からなるデータ形式を有する。これは、分類タグ５２１により分類され、文章構造５２３に記載された文章構造を有する文章５２２のテキストパターンに対して、要約文５２４に記載された要約文を生成することを示している。この分類実績データ５１０は、要約学習処理（後述）によって学習されることにより生成される。

【0031】

分類・要約済データ５３０は、本実施形態の文章処理装置により、文章を分類し、要約を作成し終わった結果として保存されるデータであり、図６に示されるように、登録日５３１、文章５３２、分類タグ１（５３３）、分類タグ２（５３４）、要約文５３５の欄からなるデータ形式を有する。

【0032】

文章５３２に格納された文章に対して、登録日５３１に記載された登録日に、分類ためのタグとして、分類タグ１（５３３）、分類タグ２（５３４）に記載されたタグが付与され、要約文５３５に記載された要約文が生成されたことを示している。なお、本実施形態の説明では、分類タグは、二つとしているが、一つでもよいし、さらに、三以上の分類タグを有するようにしてもよい。

【0033】

文章解析結果データ５４０は、文章処理の対象となる文章に含まれる文章の解析結果を保持するデータであり、図７に示されるように、単文５４１、単語５４２、品詞５４３、文章構造５４４、意味５４５の欄からなるデータ形式を有する。

【0034】

これは、単文５４１に記載された文が、各単語５４２に記載され、品詞５４３に記載された品詞に分解され、文章構造５４４に記載された文章構造を有し、その文は、単語、文章構造から意味５４５に記載された意味を有することを示している。例えば、図７の例では、「～してほしい」という文章構造から「速やかに放送をしてほしい」という単文は、（顧客の）要望という意味を有することを示している。

【0035】

次に、図８ないし図１２を用いて本実施形態の文章処理装置のユーザインタフェースについて説明する。
レポート作成開始画面７００は、文章処理装置１０により、文章分類と要約処理のレポートを生成し、表示するために最初に表示される画面であり、指定された期間における分類のための分類タグ名(以下、単に「分類タグ」ということもある)と分類キーワードを入力する画面である。レポート作成開始画面７００は、図８に示されるように、文章対象範囲欄７０１、指定分類入力欄７０２、レポート作成開始ボタン７０５の表示要素を有する。

【0036】

文章対象範囲欄７０１は、取り扱う文章の期間を入力する欄である。例えば、文章の登録日時としては、文章を作成した時あるいは文章を文章サーバ４００に格納した時とすることができる。指定分類入力欄７０２は、指定分類のための情報を入力する欄であり、分類タグ名入力欄７０３、分類キーワード入力欄７０４からなる。分類タグ名入力欄７０３は、分類のために使用される分類タグ名を入力する欄である。分類キーワード入力欄７０４は、分類に使用されるキーワードを入力する欄である。図８に示される例では、分類タグ名として、「装置故障」、分類キーワードとして、「信号」、「障害」が入力されている。レポート作成開始ボタン７０５は、指定分類を入力して、レポートを作成して表示するときに、選択するボタンである。

【0037】

文章分類・要約結果画面７１０は、文章分類・要約処理の結果を表示する画面であり、図９に示されるように、分類タグ表示欄７１１、件数表示欄７１２、詳細一覧表示ボタン７１３がセットとして繰り返される表示要素を有する。

【0038】

分類タグ表示欄７１１は、指定分類の入力されたタグ名を表示する欄である。件数表示欄７１２は、その指定分類に属する文章の件数を表示する欄である。詳細一覧表示ボタン７１３は、その指定分類に属する文章分類・要約詳細一覧画面７２０(後述)を表示するために選択するボダンである。

【0039】

文章分類・要約詳細一覧画面７２０は、文章分類・要約処理をおこなった文章の詳細情報を表示し、変更の指定をおこなうための画面であり、図１０に示されるように、原文表示欄７２１、要約文表示欄７２２、分類変更ボタン７２３、要約変更ボタン７２４の表示要素からなる。

【0040】

原文表示欄７２１は、元の文章を表示する欄である。要約文表示欄７２２は、元の文章の要約文を表示する欄である。分類変更ボタン７２３、要約変更ボタン７２４は、それぞれ分類変更画面７３０(後述)、要約変更画面７４０(後述)を表示するために選択するボタンである。

【0041】

分類変更画面７３０は、文章の指定分類を変更するための画面であり、図１１に示されるように、原文表示欄７３１、要約文表示欄７３２、分類指定コンボボックス７３３、変更反映ボタン７３４の表示要素を有する。

【0042】

原文表示欄７３１は、その文章の原文を表示する欄である。要約文表示欄７３２は、その文章の要約文を表示する欄である。分類指定コンボボックス７３３は、その文章の分類タグを付け替えるため入力表示要素である。変更反映ボタン７３４は、選択した分類タグを指定した文章に付与するために選択するボタンである。

【0043】

なお、本実施形態では、分類のタグを三種類まで、指定できるようにしているが、それより少ない一種類、二種類を指定できるようにしてもよいし、それより多い四種類以上指定できるようにしてもよい。

【0044】

要約変更画面７４０は、その文章要約文を編集して変更するための画面であり、図１２に示されるように、原文表示欄７４１、分類表示欄７４２、要約文編集エリア７４３、変更反映ボタン７４４の表示要素を有する。

【0045】

原文表示欄７４１は、その文章の原文を表示する欄である。分類表示欄７４２は、その文章の分類タグを表示する欄である。要約文編集エリア７４３は、その文章の要約文を表示する欄である。要約文編集エリア７４３には、現在の要約文の内容が表示され、ユーザは、キーボードなどの入力デバイスを用いて、その要約文を変更することができる。変更反映ボタン７４４は、要約文編集エリア７４３で編集した要約文を反映するために選択する表示要素である。

【0046】

レポート表示画面７５０は、指定分類入力後に作成されるレポートを表示する画面であり、図１３に示されるように、文章対象範囲表示欄７５１、指定分類表示欄７５２、要約文表示欄７５３、印刷ボタン７５４、閉じるボタン７５５の表示要素を有する。

【0047】

文章対象範囲表示欄７５１は、レポート作成開始画面７００から入力された対象文章の期間を表示する欄である。指定分類表示欄７５２は、レポート作成開始画面７００から入力された指定分類の分類タグ名、キーワードを表示する欄である。要約文表示欄７５３は、取り出された要約文を表示する欄である。印刷ボタン７５４は、レポート表示画面７５０に表示される情報を印刷するときに選択するボタンである。閉じるボタン７５５は、レポート表示画面７５０を閉じるときに選択するボタンである。

【0048】

次に、図１４ないし図２１を用いて文章処理装置のおこなう処理について説明する。
図１４のフローチャートに示される文章情報蓄積処理は、文章とその文章の分類・要約の結果を文章処理装置に蓄積する処理である。

【0049】

文章情報蓄積処理では、先ず、文章解析処理をおこなう(Ｓ１０１）。この文章解析処理は、後に詳述する。
次に、文章分類処理をおこなう(Ｓ１０２）。この文章分類処理は、後に詳述する。
次に、文章要約処理をおこなう(Ｓ１０３）。この文章要約処理は、後に詳述する。
次に、Ｓ１０２とＳ１０３の文章分類・文章要約の結果を、図６に示した分類・要約済データ５３０に蓄積する(Ｓ１０４）。

【0050】

次に、図１５を用いて文章解析処理について説明する。
図１５に示される文章解析処理は、文章を単語レベル・構造レベルで解析して、その結
果を保存する処理であり、図１４のＳ１０１に該当する処理である。
文章解析処理では、文章処理装置１０は、ネットワーク６０を経由して、文章サーバ４００から、文章を受信する(Ｓ２０１)。

【0051】

次に、図１に示される文章解析部１１０の単語解析部１１１が、受信した文章を解析し、図７に示した文章解析結果データ５４０に保存する(Ｓ２０２)。
次に、構造解析部１１２が分割した単語の関連構造を解析し、その意味を抽出し、文章解析結果データ５４０に保存する(Ｓ２０３)。

【0052】

図１６に示される文章分類処理は、文章に分類のための分類タグを付加する処理であり、図１４のＳ１０２の処理に該当する処理である。
文章分類処理では、先ず、図７に示される文章解析結果データ５４０に格納されている出現単語や文章構造の情報を、文章分類部１２０に入力する(Ｓ３０１)。
次に、文章処理装置が保持する分類タグ(図示せず)ごとに、Ｓ３０３～Ｓ３０５の処理をおこなう(Ｓ３０２～Ｓ３０６)。

【0053】

分類処理部１２１が出現単語を用いて、文章と各分類タグとの類似度を算出する(Ｓ３０３)。文章と各分類タグとの類似度は、例えば、分類タグのキーワードが、その文章に出てくる回数の総和をとることにより算出することができる。例えば、「装置故障」という分類タグには、｛装置故障、装置不具合、装置出力｝という単語群をキーワードとして関連付けて置き、文章のその単語群のいずれが出現する回数をカウントとして、文章の総語数で除したものを類似度とする。

【0054】

そして、その類似度が所定の閾値以上のときには(Ｓ３０４：ＹＥＳ)、Ｓ３０５に行き、その類似度が所定の閾値未満のときには(Ｓ３０４：ＮＯ)、次の分類タグとの評価に行く(Ｓ３０２)。

【0055】

その類似度が所定の閾値以上のときには(Ｓ３０４：ＹＥＳ)、その文章に対し、対象となる分類タグを付与する(Ｓ３０５)。

【0056】

図１７に示される文章要約処理は、対象の文章から要約文を作成する処理であり、図１４のＳ１０３の処理に該当する処理である。
文章要約処理では、先ず、図７に示される文章解析結果データ５４０に格納されている出現単語や文章構造の情報、分類結果(文章分類処理で付加された分類タグ)を、文章要約部１４０に入力する(Ｓ４０１)。

【0057】

次に、要約処理部１４１が、対象文章に付加された分類タグを取得し(Ｓ４０２)、全ての分類タグについて、Ｓ４０４～Ｓ４１０の処理を繰り返す(Ｓ４０３～Ｓ４１１)。

【0058】

先ず、要約処理部１４１が、文章解析結果データ５４０から意味のある単文を抽出する(Ｓ４０４)。意味のある単文とは、文章解析結果データ５４０の意味５４５の欄が空欄でないレコードに対応する単文５４１に格納されている単文である。例えば、図７に示される例では、意味５４５の「要望」に格納されているレコードの単文５４１に「速やかに放送してほしい。」という単文が格納されている。

【0059】

次に、要約処理部１４１が、対象分類タグを有する要約実績データ５２０を取得する(Ｓ４０５)。
次に、取得した対象分類タグを有する要約実績データ５２０ごとに、Ｓ４０７～Ｓ４０９を繰り返す(Ｓ４０６～Ｓ４１０)。

【0060】

先ず、要約処理部１４１が、対象文章の単文と要約実績データ５２０の文章との類似度を算出する(Ｓ４０７)。対象文章の単文と要約実績データ５２０の文章との類似度は、例えば、対象文章の単文の単語が要約実績データ５２０の文章の単語に出てくる回数を、要約実績データ５２０の文章の総語数で除した値を類似度として評価することができる。

【0061】

そして、その類似度が閾値以上のときには(Ｓ４０８：ＹＥＳ)、Ｓ４０９に行き、その類似度が閾値未満のときには(Ｓ４０８：ＮＯ)、次の要約実績データ５２０に行く。

【0062】

その類似度が閾値以上のときには(Ｓ４０８：ＹＥＳ)、要約実績データ５２０の要約文５２４を、対象文章の要約文として算出する(Ｓ４０９)。
ここで、対象文章に対して、要約文を複数抽出することにしてもよいし、Ｓ４０７の類似度が高いときのものを、その対象文章の要約文としてもよい。

【0063】

図１８に示される分類学習処理は、文章と分類タグの関連付けの学習データである分類実績データ５１０に、新たな情報を付け加える処理である。
分類学習処理では、先ず、図１１に示した分類変更画面７３０より、対象文章に対する新分類タグを指定する(Ｓ５０１)。
次に、分類変更部１３０に、対象文章と新分類タグの情報を入力する(Ｓ５０２)。
次に、対象文章と新分類タグの情報を分類実績データ５１０に蓄積する(Ｓ５０３)。

【0064】

図１９に示される要約学習処理は、文章と要約文の関連付けの学習データである要約実績データ５２０に、新たな情報を付け加える処理である。
要約学習処理では、先ず、図１２に示した要約変更画面７４０より、対象文章に対する要約文を記載する(Ｓ６０１)。
次に、要約変更部１５０に、対象文章と新要約文の情報を入力する(Ｓ６０２)。
次に、対象文章と新要約文の情報を要約実績データ５２０に蓄積する(Ｓ６０３)。

【0065】

図２０に示されるレポート作成処理は、指定分類入力後に、レポートを作成して、表示する処理である。
レポート作成処理では、先ず、図８に示されるレポート作成開始画面７００より、対象文章範囲(期間)、分類タグ名、分類キーワードを記載する(Ｓ７０１)。
次に、レポート作成部１６０が、分類・要約済データ５３０から入力された対象文章範囲(期間)内の登録日を有するデータを取得する(Ｓ７０２)。

【0066】

次に、レポート作成部１６０が、分類・要約済データ５３０を分類カラムの情報で集計し、件数を算出する(Ｓ７０３)。
次に、入力された指定分類タグごとに、Ｓ７０５の処理を繰り返す(Ｓ７０４～Ｓ７０６)。

【0067】

ループ内では、半自動分類・要約処理をおこなう(Ｓ７０５)。半自動分類・要約処理の詳細は、後述する。
最後に、レポート作成部１６０が、結果を図１３に示したレポート表示画面７５０に表示する(Ｓ７０７)。

【0068】

図２１に示した半自動分類・要約処理は、指定分類入力後に、指定分類に基づく分類と要約処理をおこなうものであり、図２０のＳ７０５に該当する処理である。
半自動分類・要約処理では、先ず、レポート作成部１６０が、指定分類情報に記載されたキーワードを有する分類・要約済データ５３０を検索する(Ｓ８０１)。
次に、分類学習部１２３が、検索された分類・要約済データ５３０を、指定分類タグ名の分類タグ名で、分類実績データ５１０に蓄積する(Ｓ８０２)。

【0069】

次に、分類処理部１２１に、文章対象範囲(期間)の登録日を有する分類・要約済データ５３０を入力する(Ｓ８０３)。
そして、文章対象範囲(期間)の登録日を有する分類・要約済データ５３０ごとに、Ｓ８０５～Ｓ８０８の処理を繰り返す(Ｓ８０４～Ｓ８０９)。

【0070】

先ず、分類処理部１２１が、対象文章と指定分類タグの当てはまり度を算出する(Ｓ８０５)。対象文章と指定分類タグの当てはまり度は、指定分類タグをその文章の分類タグとしたときの妥当性を示す指標であり、例えば、指定分類タグのタグ名に関連付けられるキーワードを定義しておき、そのキーワードが対象文章に出現する回数を、対象文章の総語数で除した値により定義することができる。

【0071】

対象文章データと指定分類タグの当てはまり度が、規定の閾値以上のときには(Ｓ８０５：ＹＥＳ)、Ｓ８０７に行き、対象文章データと指定分類タグの当てはまり度が、規定の閾値未満のときには(Ｓ８０５：ＮＯ)、Ｓ８０４に行き、次の分類・要約済データ５３０の処理をおこなう。

【0072】

対象文章データと指定分類タグの当てはまり度が、規定の閾値以上のときには(Ｓ８０５：ＹＥＳ)、分類処理部１２１が、分類・要約済データ５３０の文章に対して、指定分類の分類タグを付与する(Ｓ８０７)。
次に、要約処理部１４１が、該当する分類・要約済データ５３０の要約文を取得する(Ｓ８０８)。

【0073】

以上説明したように、本実施形態による文章処理装置では、分類と要約をしたデータに対して、指定分類を入力することによって、再分類することにより、アップトゥデートなトピックの文章を選出し、かつ、文章構造に基づく要約処理をおこなうため、ユーザの要望を反映するなど、企業体にとって、価値のある要約文のレポートを得ることができる。

【符号の説明】

【0074】

１０…文章処理装置
１１０…文章解析部
１１１…単語解析部
１１２…構造解析部
１１３…文章解析結果処理部
１２０…文章分類部
１２１…分類処理部
１２２…半自動分類部
１２３…分類学習部
１３０…分類変更部
１４０…文章要約部
１４１…要約処理部
１４２…要約学習部
１５０…要約変更部
１６０…レポート作成部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】